人物简介

冯小东，男，1988年生，安徽人，管理学博士，中山大学信息管理学院副教授，硕士生导师。长期从事信息管理领域教学、科研及社会服务工作。主要研究方向为数智驱动的在线信息及用户行为分析与挖掘，主持国家自然科学基金、教育人文社科项目及其他课题多项，发表各类学术论文50余篇。担任国内外多种核心期刊通讯评审及教育部学位中心论文评审专家、ICACS2022、WHICEB2023\2024等国际学术会议程序委员会委员、Mathematical Problems in Engineering期刊共同客座编辑、Journal of Social Computing青年编委、中国优选法统筹法与经济数学研究会计算机模拟与信息技术分会理事、自动化学会具身智能专业委员会委员等。

学术专长

在线网络平台信息挖掘，在线社区平台用户交互行为，大数据分析、机器学习与深度学习应用，文本挖掘应用等

研究方向

在线平台信息挖掘、机器学习与深度学习方法、社交媒体网络舆情、在线社区用户行为、文本挖掘与大语言模型应用等

研究经历

主持项目：
1. 广州市基础与应用基础研究项目“基于全文本挖掘的科技论文作者合作模式研究”, 2023-2025, 在研
2. 预发布政策公众在线意见的形成及采纳影响机制研究，国家自然科学基金项目（青年），2021-2023，在研。
3. 科技事件在线舆情的政府决策反馈影响机制研究，，教育人文社科一般课题（规划基金项目），2020.3-2023.3，在研。
4.乡村文化旅游线上线下服务平台运营应用示范，科技部重大专项参与课题（三级课题），2019.11-2023.5，在研。
5. 政务微博平台的公众情感交互及其政策效应研究，，四川省哲学社会科学规划课题（一般项目），2018.10-2019.10，已结题.
6. 政务微博公众参与行为研究：基于微观个体网络开放数据的视角，四川省哲学社会科学规划课题（青年项目），2016.10-2017.10，已结题。
参与项目：
国家社科重大、重点、一般课题及国家自科基金等项目多项。

教育背景

1. 2013/9–2014/9，明尼苏达大学，计算机科学与工程，联合培养。

2. 2011/9–2015/7，北京科技大学，管理科学与工程，博士。

3. 2009/9–2011/7，北京科技大学，管理科学与工程，硕士。

4. 2005/9–2009/7，北京科技大学，信息管理与信息系统，学士

著作论文

发表论文50余篇，部分论著如下：

一、在线信息挖掘：

  1. Zhao Qihang, Zhang Yuzhe, Feng Xiaodong*. Joint Learning of Structural and Textual Information on Propagation Network by Graph Attention Networks for Rumor Detection. Applied Intelligence, 2024, 54, 2851–2866.
  2.  
  3. 冯小东，惠康欣. 基于异构图神经网络的社交媒体文本主题聚类. 数据分析与知识发现，2022，2022, 6 (10): 9-19.
  4. Zhao Qihang, Zhang Yuzhe, Feng Xiaodong*. Predicting Information Diffusion via Deep Temporal Convolutional Networks. Information Systems, 2022, 108:102045.
  5. Feng Xiaodong, Zhao Qihang, Li Yunkai. AECasN: An Information Cascade Predictor by Learning the Structural Representation of the Whole Cascade Network with Autoencoder. Expert Systems With Applications,2022, 191:116260.
  6. Feng Xiaodong, Zhao Qihang, Liu Zhen. Prediction of Information Cascades via Content and Structure Proximity Preserved Graph Level Embedding, Information Sciences, 2021, 560: 424-440.
  7. Feng Xiaodong, Zhao Qihang, Ma Jie, Jiang Guoyin. On modeling and predicting popularity dynamics via integrating generative model and rich features, Knowledge-Based Systems, 2020, 196:105786.

二、机器学习与深度学习方法：

  1. Yunfei Liu, Zhen Liu, Xiaodong Feng*. Robust Attributed Network Embedding Preserving Community Information, IEEE International Conference on Data Engineering, 2022, 1874-1886.  (CCF A)
  2. Liu, Zhen, Wenbo Zuo, Dongning Zhang, and Xiaodong Feng. RGSE: Robust Graph Structure Embedding for Anomalous Link Detection. IEEE Transactions on Big Data, 2023, 9(5): 1420 - 1429.
  3. Feng Xiaodong, Liu Zhen, Wu Wenbing, Zuo Wenbo. Social recommendation via deep neural network-based multi-task learning. Expert Systems With Applications, 2022, 206:117755.
  4. Feng Xiaodong, Wu Sen. Robust sparse coding via self-paced learning for data representation, Information Sciences, 2021, 546: 448-468.
  5. Liu Zhen, Feng Xiaodong*, Wang Yecheng, Zuo Wenbo, Self-Paced Learning Enhanced Neural Matrix Factorization for Noise-aware Recommendation, Knowledge-Based Systems, 2021, 213: 106660.
  6. Feng Xiaodong, Wu Sen, Tang Zhiwei, Li Zhichao. Sparse Latent Model with dual Graph Regularization for Collaborative Filtering. Neurocomputing, 2018, 284: 128-137
  7. Feng Xiaodong, Wu Sen, Zhou Wenjun. Multi-Hypergraph Consistent Sparse Coding. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2017, 8(6): 75.
  8. Feng Xiaodong, Wu Sen, Zhou Wenjun, Quan Min. Efficient locality weighted sparse representation for graph-based learning. Knowledge-Based Systems, 2017, 121: 129-141
  9. Feng Xiaodong，Ankit Sharma，Jaideep Srivastava，Wu Sen，Tang Zhiwei, Social Network Regularized Sparse Linear Model for Top-N recommendation，Engineering Applications of Artificial Intelligence，2016，51:5-15.
  10. Feng Xiaodong, Jiao Yuting, Lv Chuan, Dong Zhou. Label consistent semi-supervised non-negative matrix factorization for maintenance activities identification. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2016, 52: 161-167.
  11. Feng Xiaodong, Wu Sen, Srivastava Jaideep, Prasanna Desikan. Automatic Instance Selection via Locality Constrained Sparse Representation for Missing Value Estimation. Knowledge-Based Systems, 2015, 85:210-223.
  12. Wu Sen, Feng Xiaodong, Zhou Wenjun. Spectral Clustering of High-Dimensional Data Exploiting Sparse Representation Vectors. Neurocomputing, 2014, 135: 229-239.
  13. 武森，冯小东，杨杰，张晓楠. 基于MapReduce的大规模文本聚类并行化研究.北京科技大学学报，2014，36（10）：1411-1419. 
  14. 武森，冯小东，单志广. 基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法. 计算机学报，2012，35(8)：1726-1738.

三、科研数据分析：

  1. 冯小东，罗简凡. 早期引文扩散深广度对论文后期扩散强度的影响 ——基于个体引文网络的实证研究，现代情报，2024.
  2. Feng Xiaodong, Zhao Qihang, Zhu Rui Jie. Towards popularity prediction of information cascades via degree distribution and deep neural networks. Journal of Informetrics, 2023, 17(3): 101413.
  3. Zhao Qihang, Feng Xiaodong*. Utilizing Citation Network Structure to Predict Paper Citation Counts: A Deep Learning Approach. Journal of Informetrics, 2022, 16(1):101235，
  4. 冯小东，武森，王佳晔. 基于作者引用文献关系的潜在研究兴趣主题发现 .中国科技论文，2014，9（1）：65-70.

四、在线社区用户信息行为：

  1. Feng Xiaodong, Xiong Jie, Tang Zhiwei. To be rational or sensitive? The gender difference in how textual environment cue and personal characteristics influence the sentiment expression on social media. Telematics and Informatics, 2023, 80: 101971.
  2. Feng Xiaodong, Hui Kangxin, Deng Xin, Jiang Guoyin. Understanding How the Semantic Features of Contents Influence the Diffusion of Government Microblogs: Moderating Role of Content Topics. Information & Management, 2021, 58(8):103547
  3. Lan Tao, Feng Xiaodong*, Zeng Zhimin, Effect of B&B host responses to online reviews on subsequent reviews: the moderating effects of class level, Tourism Review, 2022,77(4): 1097-1115.
  4. Xiong Jie, Feng Xiaodong*, Tang Zhiwei. Understanding user-to-user interaction on government microblogs: An exponential random graph model with the homophily and emotional effect. Information Processing & Management, 2020,57(4): 102229.
  5. Jiang Guoyin, Shang Jennifer, Liu Wenping, Feng Xiaodong, Lei Junli. Modeling the dynamics of online review life cycle: Role of social and economic moderations. European Journal of Operational Research，2020，285(1): 360-379.
  6. 冯小东，马捷，蒋国银. 社会信任、理性行为与政务微博传播：基于文本挖掘的实证研究. 情报学报，2019，09：38(9): 954-965.
  7. Jiang Guoyin, Feng Xiaodong, Liu, Wenping, Liu, Xingjun. Clicking position and user posting behavior in online review systems: A data-driven agent-based modeling approach. Information Sciences, 2020, 512: 161-174.
  8. Feng Xiaodong, Jiang Guoyin. Why do People Comment on Government Social Media?- an Empirical Analysis on China’s Local Governments in Sina Weibo. Journal of Internet and Enterprise Management，2019，9（2）： 160-178.
  9. 冯小东，张会平. 兴趣驱动的政务微博公众评论行为影响模型及实证研究.电子政务, 2018(11): 23-33.

五、数字治理等其他方向：

  1. Feng Xiaodong, Wang Chaorui, Wang Juan. Understanding How the Expression of Online Citizen Petitions Influences the Government Responses in China: An Empirical Study with Automatic Text Analytics. Information Processing & Management, 2023, 60(3): 103330
  2. 冯小东,王瑶,王娟. 基于扎根理论的预发布公共政策在线意见形成影响因素研究. 电子科技大学学报(社科版), 2023,25(05):22-33.
  3. 冯小东, 张益培,王娟. 政府回应表达与网络理政平台公众满意度——基于文本自动分析的实证研究. 智能社会研究,2023,2(01):40-68.
  4. Jiang Gguoyin, Cai Xingshun, Feng Xiaodong, Liu Wenping. Effect of data environment and cognitive ability on participants’ attitude towards data governance. Journal of Information Science. 2023, 49 (3), 740-761.
  5. 苏慧,冯小东,王瑶等.公众参与、资源能力与政务微博信息发布——基于新浪微博平台大数据及统计年鉴小数据的实证研究[J].西南交通大学学报(社会科学版),2023,24(01):104-120.
  6. 冯小东,李卓雅,史志慧.基于网络舆情热度的自然灾害影响评估分析. 情报探索, 2020(01):16-22.
  7. 张龙鹏, 冯小东*, 汤志伟.中国建设智慧社会的现实基础与路径选择——基于技术与制度的分析维度.电子政务, 2019(04):18-26.
  8. 锁利铭，冯小东*. 数据驱动的城市精细化治理：特征、要素与系统耦合. 公共管理学报，2018,15（4）:17-26.
  9. 冯小东，汤志伟. 智慧城市实践中的数据利用挑战和应对. 智慧城市评论，2017(02): 23-30.

专著：

彭国超,余厚强,甘春梅,陈涛 冯小东 张 庆.重构教育图景:AIGC助力教育变革与思维创新，广东教育出版社，2024

编委会委员，中国地方政府互联网服务能力报告（2019、2020、2021）--政府互联网服务能力蓝皮书（汤志伟，李金兆.著）[M]. 社会科学文献出版社，北京.

教材：

蒋国银,雷俊丽,冯小东.数据可视化，机械工业出版社，2024

获奖情况

2023 四川省第二十次社会科学优秀成果二等奖（蒋国银,冯小东. 在线评论的生成机理及治理研究）

2020/2021/2022/2023 全国大学生市场调查统计分析大赛全国三等奖等（指导教师）

2020/2021 电子科技大学优秀本科生论文指导老师

2020 电子科技大学优秀硕士论文指导老师

2015 北京科技大学优秀毕业研究生

其他称号

1. 2017.9-2021.12: 电子科技大学基础研究“星火计划”

2. 2023.2-: 中山大学“百人计划”引进人才

工作经历

1. 2023.2 - : 中山大学，信息管理学院，副教授

2. 2015/7 - 2023/1: 电子科技大学，公共管理学院，讲师/副教授